• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.3
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• pp.35-46
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• 2013

In order to develop an accurate analytical model for domestic electricity demand forecasting, we propose a prediction method of the electric power demand pattern by combining SMO classification techniques and a dimension reduction conceptualized subspace clustering techniques suitable for high-dimensional data cluster analysis. In terms of electricity demand pattern prediction, hourly electricity load patterns and the demographic and geographic characteristics can be analyzed by integrating the wireless load monitoring data as well as sub-regional unit of census information. There are composed of a total of 18 characteristics clusters in the prediction result for the sub-regional demand pattern by using census information and power load of Seoul metropolitan area. The power demand pattern prediction accuracy was approximately 85%.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.2
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• pp.283-292
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• 2009

Recently the stable electric power supply is threaten by the rapid development of all the industries consuming a lot of electric power, thus KEPCO is trying to establish the countermeasures to cope with this circumstance of uprising power consumption by running the efficient and flexible 12-month s price policy for the base price and raisin the electric power price remarkably in peak power consumption period to suppress the maximal power demand of consumers. To resolve these problems, this study propose the method calculating hourly CBL based on the hourly amount at non-event using the pattern of the amount of power consumption and propose the operation method of DR Program.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.2
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• pp.177-181
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• 2009

Developing u-Public facilities for application u-City is to combine both the state-of-the art of the construction and ubiquitous computing and must be flexibly comprised of the facilities for the basic service of the building such as air conditioning, heating, lighting and electric equipments to materialize a new format of spatial planning and the public facilities inside or outside. Accordingly, in this paper we suggested the time pattern system for predicting the most basic power system loads for the basic service. To application the tim e pattern we applied SOM algorithm and k-means method and then clustered the data each weekday and each time respectively. The performance evaluation results of suggestion system showed that the forecasting system better the ARIMA model than the exponential smoothing method. It has been assumed that the plan for power supply depending on demand and system operation could be performed efficiently by means of using such power load forecasting.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.5
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• pp.638-644
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• 2010

This paper presents ideas of service scenarios for home residents using electric power monitoring system per appliance, the implementation of the monitoring system, and analysis of acquired electric power usage pattern. By acquiring and analyzing electric power usage pattern, home residents can get information of power usage pattern of every legacy (non-Demand Response-ready) appliance. Further they can get pieces of recommendation how to reduce energy consumption, intelligent standby power blocking service, and alarming service to abnormality of appliances. In order to check the feasibility of the ideas, a system that can acquire electric power pattern per appliance is implemented, and electric power pattern of some appliances are stored to a database and it was analyzed to show if auto-identification of a type of a device is possible, which is a basic required function for the scenarios presented.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.200-203
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• 2008

최근 전력산업에서의 에너지 가격 및 공급과 수요의 변동, 그리고 기후의 변화에 의해서 부하 예측은 전력회사 경영방침 계획에 있어 중요한 요소가 되었다. 이 논문에서 전력계통의 최적 운용 계획을 위하여 우리가 제안한 기법은 다차원 분석이 가능한 3D 큐브 마이닝과 시간의 변화에 따른 패턴 예측이 가능한 캘린더 기반 시간 데이터 마이닝 기법이다. 이를 통하여 무선 부하 감시 시스템의 부하 데이터의 다차원 분석이 가능하고, 시간 변화에 따른 서로 다른 부하 패턴의 예측이 가능하도록 한다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.17-23
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• 2001

전력산업 구조개편에 따른 발전부문의 경제급전 추구로 인하여 구 동안 가스산업에서 수급조절역할을 담당하던 발전용 수요의 감소로 수급불균형 심화가 예상되고 결국에는 저장설비의 구축에 막대한 자본이 소요될 것으로 보인다. 이에 본 연구에서는 분석모형을 통하여 이러한 영향들을 계량적으로 분석하고 그 원인을 밝힘으로써 전력산업 구조개편에 대응한 향후의 천연가스 수급정책 방향을 제시하였다. 연구결과에 의하면, 경제급전의 추구로 인해 발전용 수요가 기존 예측치 대비 약 40∼50% 수준으로 급감하여 소요저장탱크기수는 1∼2기 정도 감소하지만, 발전용 수요의 수급조절능력의 약화로 천연가스 수요패턴은 더욱 악화되는 것으로 분석되었다. 또한 필요수입 보전주의에 따른 가격결정방식의 소비자가격이 상승되는 것으로 보아 저장설비에 과다투자가 이루어지는 것으로 판단할 수 있다. 결국, 도시가스의 수요패턴이 현상태를 유지하는 경우, 발전부문의 경제급전시 가스산업에서는 수요패턴의 약화로 저장시설에의 과다설비투자가 불가피하며 이는 소비자가격의 상승으로 이어질 것으로 예상된다. 따라서 향후 가스산업에서는 다양한 수요관리 방안과 도입량 조절 등을 통한 수요패턴 개선노력이 시급할 것으로 판단된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.261-264
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• 2008

전력 회사의 효율적인 운용과 전력 시장에서의 경쟁을 위하여 고객의 전력 소비 패턴 분석 및 정확한 예측이 이루어져야 한다. 이를 위해서 이 논문에서는 원격 검침 시스템에 의한 전국의 고압 고객 데이터를 대상으로 고객의 전력 소비 패턴을 정확히 예측할 수 있는 마이닝 기법을 제안하였다. 먼저, 국내 계약종별 고객 특성에 맞는 부하 패턴의 정확한 구별을 위한 9가지의 특징 벡터를 추출하였고, 기대치-최대화 군집화 알고리즘을 사용하여 고객의 34개 대표 부하프로파일을 생성하였다. 마지막으로 추출된 특징 벡터로부터 각 대표 프로파일에 대한 출현 패턴 기반의 분류 모델을 구성하여 고객의 전력 소비 패턴을 분류하였다. 국내 원격 검침 시스템에 의해 측정된 총 3,895명의 고압 고객 데이터에 대한 실험 결과 약 91%의 분류 정확성을 보였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.3
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• pp.33-41
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• 2010

The battery consumption and the wireless communication pattern were analyzed for the low power and the improvement of channel interferences between of Zigbee networks and WPAN(Wireless Personal Area Network). The communication patterns considering end device's battery saving during channel searching period were analyzed for low power consumption topology of Zigbee dynamic ad-hoc characteristics. And, the communication patterns were analyzed due to channel interferences between WLAN and Random Back off of Zigbee, too. As a result, the communication patterns of Zigbee's coordinator and end devices is alleviated for the longer battery life time of Zigbee's end device due to Zigbee's end device setting techniques.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.205-206
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• 2015

전력소비는 꾸준한 증가를 보이고 있지만 연료가격의 증가와 환경 및 사회적 문제로 발전설비를 늘리는 것은 제한적이다. 따라서 발전설비를 추가하지 않고 전력수급의 안정화를 꾀하기 위해 최근 소비자가 전력시장에 참여하는 수요반응이 주목을 받고 있다. 본 논문은 수용가의 전기 사용료 절감 측면에서 수요반응을 분석해 보았다. 먼저 수용가의 부하패턴을 분석하는 기준을 제시하고 그에 따라 현재 우리나라에서 시행하고 있는 대표적인 수요반응인 계시별 요금제(TOU, Time of Use)에 따라 부하 사용패턴을 재조정함으로써 오는 전기 사용료 감소량과 부하율을 계산하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.381-384
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• 2006

휴대폰, PMP, PDA와 같은 모바일 기기의 사용은 일상이 되었고 최근 이러한 기기들 간의 컨버전스화가 활발히 진행 중이다. 일반적으로 모바일 기기는 제한적인 배터리를 장착하고 있기 때문에 저전력성은 매우 중요한 기능 중의 하나로 간주되고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기에 사용할 수 있는 다양한 스토리지 환경에서 대해서 논하고, 동영상 재생 시에 각 장치에서 소모전력을 측정하고 그 패턴을 분석한다. NAND 플래시를 이용할 경우에 Idle 상태에 비해서 33%이상의 추가 전력소모가 발생하였으며, HDD, WLAN을 이용한 NFS기반의 네트워크 스토리지, 그리고 본 연구를 통해 처음 구현된 모바일 기기용 객체기반 IP 스토리지의 경우 NAND 플래시에 비해서 약 3배 이상의 높은 전력이 소모됨을 볼 수 있었다.